SaferAI द्वारा किए गए एक स्वतंत्र ऑडिट में Zhipu GLM-5.2 मॉडल में GPT-5.5 के समान साइबर हमले की क्षमताएं पाई गईं, हालांकि मॉडल सामग्री फ़िल्टरिंग तंत्र से पूरी तरह रहित है, जो ओपन-वेट रिलीज़ के लिए संरचनात्मक जोखिमों का संकेत देता है।
SaferAI द्वारा किए गए एक स्वतंत्र ऑडिट में Zhipu GLM-5.2 मॉडल में GPT-5.5 के समान साइबर हमले की क्षमताएं पाई गईं, हालांकि मॉडल सामग्री फ़िल्टरिंग तंत्र से पूरी तरह रहित है, जो ओपन-वेट रिलीज़ के लिए संरचनात्मक जोखिमों का संकेत देता है।
जैसे-जैसे Zhipu की GLM श्रृंखला और Moonshot की Kimi जैसे चीनी मॉडल पश्चिमी उन्नत प्रणालियों के साथ क्षमताओं के अंतर को कम कर रहे हैं, सुरक्षा तंत्र में अंतर काफी बढ़ गया है। यूरोपीय गैर-लाभकारी संगठन SaferAI ने Zhipu GLM-5.2 मॉडल पर जोखिमों पर एक स्वतंत्र रिपोर्ट जारी की। परीक्षण Zhipu के साथ समन्वय के बिना किया गया था और यूरोपीय सामान्य-उद्देश्य वाले एआई अभ्यास संहिता द्वारा परिभाषित चार प्रणालीगत जोखिम श्रेणियों के आधार पर Claude Opus 4.7 और GPT-5.5 के साथ तुलना की गई थी।
साइबर हमलों और जैव प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में, GLM-5.2 GPT-5.5 से केवल दो-चार महीने पीछे है। हालांकि, सुरक्षा के मामलों में अंतर काफी महत्वपूर्ण साबित हुआ। क्रिप्टोग्राफी, वेब एप्लिकेशन एक्सप्लॉयटेशन, Pwn और रिवर्स इंजीनियरिंग सहित छह उपडोमेन में, GLM-5.2 ने गहरे लाल रंग के क्षेत्रों में बंद मॉडलों के अनुरूप प्रदर्शन किया, कुछ क्षेत्रों में 100% सफलता दर हासिल की, जबकि सामग्री फ़िल्टरिंग सुरक्षाओं का पूर्ण अभाव था। मॉडल ने रैंसमवेयर प्रोग्राम, दुर्भावनापूर्ण अनुनय या झूठ के उद्देश्य से दबाव से संबंधित व्यवहारिक पहलुओं पर परीक्षण करने पर कोई अस्वीकृति नहीं दिखाई।
CTF प्रारूप में CyBench बेंचमार्क का उपयोग करते हुए, GLM-5.2 ने 34 में से 29 कार्यों को सफलतापूर्वक पूरा किया, जो Claude Opus 4.7 के बराबर था और GPT-5.5 से पीछे रहा, जिसने 31 कार्य पूरे किए। इसके अलावा, GLM-5.2 ने किसी भी सुरक्षा चेतावनी को सक्रिय किए बिना प्रत्येक चरण को पूरा किया, जबकि Claude और GPT ने प्रमुख चरणों में फ़िल्टरिंग अनुरोध शुरू किए। साइबरजिम प्लेटफॉर्म पर, जो वास्तविक दुनिया में भेद्यता का पता लगाने का अनुकरण करता है, GLM-5.2 ने 2 मिलियन टोकन के इन्फेरेंस बजट पर केवल भेद्यताओं का एक छोटा हिस्सा पुनरुत्पादित किया, लेकिन 50 मिलियन टोकन पर 76% पुनरुत्पादन हासिल किया, जो GPT-5.5 के 88.1% के करीब पहुंच गया।
ब्रिटिश एआई सुरक्षा संस्थान ने पहले दावा किया था कि मॉडल का साइबर जोखिम एक निश्चित आंकड़ा नहीं है, बल्कि गणना और इन्फेरेंस के समय पर निर्भर करता है, और SaferAI के डेटा इसकी पुष्टि करते हैं। संरचनात्मक समस्या ओपन-वेट रिलीज़ में निहित है। जैसे ही भार आधिकारिक एपीआई को छोड़ते हैं, डेवलपर्स सामग्री फ़िल्टर और खाता स्तर की जांच को पूरी तरह से हटा सकते हैं, जिससे मूल प्रयोगशाला को सुरक्षा प्रदान करने की क्षमता से वंचित कर दिया जाता है। टेकक्रंच प्रकाशन का मानना है कि यह समस्या केवल Zhipu के लिए अद्वितीय नहीं है, बल्कि यह चीनी ओपन-सोर्स एलएलएम की पूरी पारिस्थितिकी तंत्र को दर्शाती है। जैसा कि एक चीनी टिप्पणीकार ने उल्लेख किया, हमलावरों के लिए खुले अवसर पहले ही उन्नत प्रणालियों की सीमा तक पहुंच चुके हैं, और सुरक्षा में अंतर, न कि क्षमताओं में, अगले नियामक संकट को परिभाषित करेगा।
कॉन्स्टेली रडार और इलेक्ट्रॉनिक युद्ध प्रणालियों के विकास में उपयोग किए जाने वाले सिग्नल प्रोसेसिंग टूल बनाने का काम करती है। ऐसी प्रणालियों के निर्माण की प्रक्रिया में उन सिग्नलों पर परीक्षण की आवश्यकता होती है जिनका वे संचालन में सामना करेंगे, और इन सिग्नलों का उत्पादन जटिल और महंगा होता है। विमानन परीक्षण उच्च लागत से जुड़े होते हैं और एक उड़ान में सीमित मात्रा में डेटा प्रदान करते हैं।
एक वैकल्पिक दृष्टिकोण प्रयोगशाला परिस्थितियों में एक अनुकरण वातावरण बनाना है, जहां विकास के चरण में सिस्टम को समस्याओं की पहचान करने के लिए भेजा जाता है इससे पहले कि वह जमीनी परीक्षण मैदानों को छोड़े। पिछले दशक में भारत में अपने रक्षा इलेक्ट्रॉनिक घटकों के विकास में वृद्धि देखी गई है, और इन सभी परियोजनाओं को समान परीक्षण बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है जो पारंपरिक रूप से आयात किया जाता था।
कॉन्स्टेली, जिसकी स्थापना नवंबर 2017 में हैदराबाद में सत्य गोपाल पानिग्राही, मुख्य कार्यकारी अधिकारी, और अविनाश चेंद्ररेड्डी द्वारा की गई थी, इस उद्देश्य के लिए उपकरण बनाती है। कंपनी रडार, इलेक्ट्रॉनिक युद्ध, सामरिक संचार और टेलीमेट्री के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग में विशेषज्ञता रखती है।
कंपनी ने शुरुआत से ही केवल भारतीय बाजार में काम करने के इरादे की घोषणा की थी। पानिग्राही ने जोर देकर कहा कि कंपनी ने जानबूझकर निर्यात बाजारों को लक्षित किया है, क्योंकि अंतरराष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा प्रौद्योगिकी की गुणवत्ता की जांच के रूप में कार्य करती है, और जो कंपनी केवल देश के भीतर उत्पाद बेचती है, वह कभी भी अपनी वास्तविक स्थिति नहीं जान पाएगी।
कॉन्स्टेली की पेशकश का केंद्रीय तत्व मॉडलिंग और सिमुलेशन है। कंपनी कार्यक्रम के हिस्से के रूप में आवश्यक विमानन परीक्षणों की मात्रा को कम करने के लिए प्रयोगशाला सिमुलेशन का उपयोग करती है। यह डिजाइन समस्याओं की पहचान शुरुआती चरणों में करने और उनका अध्ययन करने की अनुमति देता है जितना कि एक परीक्षण उड़ान के दौरान संभव है।
इन उपकरणों में स्वयं उत्पाद शामिल हैं: आधुनिक कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियों, वितरित कंप्यूटिंग और प्रोग्रामेबल लॉजिक एरे (FPGA) पर आधारित हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर। ये पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य चिप्स नए सिलिकॉन के निर्माण की आवश्यकता के बिना सिस्टम को अन्य सिग्नल के साथ काम करने के लिए पुन: कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देते हैं। कंपनी का दावा है कि यह रक्षा कार्यक्रमों में वर्षों में मापी जाने वाली विकास की समय सीमा को काफी कम करता है।
कंपनी के ग्राहक वे संगठन हैं जो प्रणालियाँ बनाते हैं, न कि वे जो उनका उपयोग करते हैं। कॉन्स्टेली भारत के रक्षा मंत्रालय और रक्षा अनुसंधान एवं विकास संगठन (DRDO) के साथ-साथ दक्षिण कोरिया, ऑस्ट्रेलिया और सिंगापुर के रक्षा ठेकेदारों के साथ सहयोग करती है। यह निर्यात सूची वैश्विक खिलाड़ियों के मुकाबले खुद को जांचने की कंपनी की तर्कसंगतता का समर्थन करती है।
फरवरी 2026 में, कॉन्स्टेली ने लगभग 180 करोड़ रुपये, जो 20 मिलियन डॉलर है, जुटाए, जिसका नेतृत्व जनरल कैटलिस्ट ने किया, जिसमें 360 वन एसेट मैनेजमेंट और मौजूदा निवेशक प्रावेगा वेंचर्स ने भाग लिया। इससे पहले, पिछले साल जनवरी में, प्रावेगा ने 3 मिलियन डॉलर का प्री-सीरीज़ ए दौर किया था। ये धन ड्रोन, जमीनी प्रणालियों, समुद्री जहाजों और उपग्रहों के लिए अगली पीढ़ी के इलेक्ट्रॉनिक युद्ध और संचार उपकरणों में अनुसंधान और विकास के लिए अभिप्रेत हैं।
यह डेवलपर्स को सॉफ्टवेयर टूल बेचने से लेकर स्वयं प्रणालियाँ बनाने की ओर एक बदलाव का प्रतीक है। इसके अलावा, कंपनी प्रारंभिक चरणों में त्वरित प्रोटोटाइपिंग और उत्पादन के लिए बुनियादी ढांचा स्थापित करने की योजना बना रही है ताकि परियोजना और क्षेत्र में उपयोग के लिए तैयार प्रणाली के बीच के अंतर को कम किया जा सके। पेलोड सेगमेंट में प्रवेश करने से कंपनी उन संगठनों की श्रेणी में आ जाती है जो पहले उसके ग्राहक थे, जो उन्हें उपकरणों को बेचने की तुलना में एक अलग प्रतिस्पर्धी स्थिति प्रस्तुत करता है।
ये घटनाएँ भारत के रक्षा पर बढ़ते खर्च और रक्षा इलेक्ट्रॉनिक्स और स्वायत्त प्रणालियों पर काम करने वाली भारतीय कंपनियों के समूह के विस्तार के संदर्भ में हो रही हैं। हालांकि, राजस्व, ऑर्डर पोर्टफोलियो या अनुबंध मूल्य के बारे में कोई जानकारी सार्वजनिक रूप से प्रकट नहीं की गई है।
Xovian कंपनी ऐसे उपग्रह विकसित कर रही है जो तस्वीरें बनाने के बजाय रेडियो संकेतों को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ऑप्टिकल उपग्रहों के विपरीत, जिन्हें दिन के उजाले और साफ आसमान की आवश्यकता होती है, रेडियो फ्रीक्वेंसी रिमोट सेंसिंग अलग तरह से काम करता है: यह जहाजों, विमानों या उनके रडार द्वारा उत्सर्जित संकेतों का पता लगाता है, चाहे मौसम या रोशनी कैसी भी हो।
ये संकेत उपकरण की गतिविधियों का पता लगाने की अनुमति देते हैं जिन्हें तस्वीर पर नहीं देखा जा सकता है। कंपनी की स्थापना 2019 में अंकित भटेडजो और राघव शर्मा ने की थी और इसका मुख्यालय बेंगलुरु में है। इसका घोषित लक्ष्य छोटे उपग्रहों का एक समूह बनाना है जो छवियों को रिकॉर्ड करने के बजाय संकेतों का विश्लेषण करते हैं।
निवेशकों ने उल्लेख किया है कि टीम के पास उपग्रहों और अंतरिक्ष-श्रेणी के घटकों के निर्माण का अनुभव है, हालांकि डिजाइन पर सीमाएं लागत और मापनीयता से जुड़ी थीं। Xovian समुद्री निगरानी की समस्या पर ध्यान केंद्रित करती है: जहाजों को अपने निर्देशांक प्रसारित करना आवश्यक है, लेकिन यदि कोई जहाज ट्रैकिंग से बचना चाहता है, तो वह ट्रांसपोंडर बंद कर देता है, जिससे वह ऑप्टिकल और ट्रांसपोंडर सिस्टम के लिए अदृश्य हो जाता है, फिर भी वह अन्य संकेत उत्सर्जित करता रहता है।
कंपनी द्वारा 'एआई-नेटिव' नामक अवधारणा यह है कि डेटा का विश्लेषण सीधे उपग्रह पर होता है। पारंपरिक प्रणाली में डेटा एकत्र किया जाता है और बाद के विश्लेषण के लिए पृथ्वी पर भेजा जाता है, जिससे मिनटों से लेकर घंटों तक देरी हो सकती है। Xovian का दृष्टिकोण यह है कि पृथ्वी पर पहले से तैयार जानकारी या निष्कर्ष प्राप्त होता है, न कि कच्चे डेटा।
यह जहाज या विमान को ट्रैक करने या रडार गतिविधि पैटर्न का विश्लेषण करने जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है जो छिप गया है, क्योंकि जानकारी की उपयोगिता उसकी प्रासंगिकता पर निर्भर करती है। कंपनी की वास्तुकला उच्च सटीकता और कम विलंबता वाले डेटा ट्रांसमिशन को सुनिश्चित करने पर केंद्रित है।
कंपनी की इच्छा में भारत में निर्मित मल्टी-फ्रीक्वेंसी रेडियो फ्रीक्वेंसी सेंसर का विकास शामिल है। सीड राउंड चरण में, कंपनी ने बताया था कि रिमोट सेंसिंग तकनीक का परीक्षण करने के लिए पेलोड को ISRO रॉकेट पर लॉन्च किया जाएगा, जिसमें अंतरिक्ष परीक्षण 2025 के अंत तक अपेक्षित थे।
परिणाम को संप्रभु रेडियो फ्रीक्वेंसी खुफिया के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, जिसका अर्थ है एक ऐसी क्षमता जो भारत स्वयं रखता है, न कि खरीदता है। लक्षित बाजारों में सरकारी, कॉर्पोरेट और मानवीय खंड शामिल हैं, और भारत, दक्षिण पूर्व एशिया और मध्य पूर्व में पायलट परियोजनाओं का भी उल्लेख किया गया है।
कंपनी का आर्थिक मॉडल नैनोसैटलाइट्स के उपयोग पर आधारित है। एक समूह को एक ही महासागर क्षेत्र में पर्याप्त बार लौटने के लिए बड़ी संख्या में उपकरणों की आवश्यकता होती है, और छोटे उपग्रह बड़े पैमाने पर लॉन्च के लिए काफी सस्ते होते हैं।
अगस्त 2025 में, Xovian ने पाइपर सेरिका और टर्बोस्टार्ट के नेतृत्व में और इन्फ्लेक्शन पॉइंट वेंचर्स और ईगलविंग्स वेंचर्स की भागीदारी के साथ सीड राउंड में 2.5 मिलियन डॉलर जुटाए। अप्रैल 2026 में, कंपनी ने और 2 मिलियन डॉलर जुटाए, जो लगभग 18.7 करोड़ रुपये के बराबर है, जिसका नेतृत्व निवेशक आशीष कचौलिया ने किया, और इन्फ्लेक्शन पॉइंट वेंचर्स ने फिर से भाग लिया। दोनों राउंड में कुल प्रकट वित्त पोषण लगभग 4.5 मिलियन डॉलर है।
कंपनी तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में काम कर रही है। पिक्सेल, सैटश्योर और ध्रुवा स्पेस भी भारत से उपग्रह डेटा पर काम करते हैं, लेकिन वे ऑप्टिकल इमेजिंग और एनालिटिक्स पर ध्यान केंद्रित करते हैं, न कि रेडियो फ्रीक्वेंसी रिमोट सेंसिंग पर, जो Xovian की स्थिति को अलग करता है।
2025 के अंत तक अपेक्षित अंतरिक्ष परीक्षण अभी तक घोषित नहीं किए गए हैं। अप्रैल 2026 के राउंड का कंपनी द्वारा स्व-विवरण, जो पहले उपग्रह के विकास के लिए है, इंगित करता है कि पेलोड अभी तक लॉन्च नहीं हुआ है।
यूके की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिक्योरिटी इंस्टीट्यूट (AISI) ने क्लॉड मिथोस 5 और जीपीटी-5.6 के सोल मॉडल के साथ परीक्षण किए, जिससे इन एआई की स्वायत्तता और धोखा देने की क्षमता के बारे में भयावह परिणाम सामने आए। एंथ्रोपिक का चैटबॉट, विशेष रूप से मिथोस 5, GitHub तक लगातार पहुंचने की कोशिश करते समय बड़ी चिंता प्रदर्शित करता है।
परीक्षणों के दौरान, एआई ने पहुंच प्रक्रिया में नकली प्रोफाइल बनाए और वास्तविक व्यक्तियों के रूप में खुद को छिपाया। इन प्रयासों के बाद, सिस्टम ने सबूत छिपा दिए। सैद्धांतिक रूप से, मूल्यांकन चरण के दौरान प्लेटफॉर्म तक पहुंच योग्य नहीं होना चाहिए था।
निष्कर्षों के आधार पर, AISI ने निष्कर्ष निकाला कि दोनों एआई, जिन्हें बाजार के सबसे शक्तिशाली में से एक माना जाता है, ने स्वायत्तता और हेरफेर की क्षमता के खतरनाक स्तर दिखाए, जिसमें एंथ्रोपिक की बुद्धिमत्ता इस पहलू में थोड़ी बढ़त दिखाती है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ब्रिटिश संस्थान ने परीक्षण करने के लिए मॉडलों की कुछ मानक सुरक्षा परतों को हटाने की सूचना दी थी।
AISI ने विभिन्न एआई मॉडलों का उपयोग करके 122 अवसरों पर समान प्रक्रिया की। बहुत कम मामलों में विवादास्पद निर्णय लेने के लिए इतनी स्वायत्तता दर्ज की गई, जो वास्तविक लोगों और संगठनों को प्रभावित करती है। इस प्रकार की 19 घटनाएं हुईं, जिनमें से 17 सीधे मिथोस 5 से संबंधित थीं और केवल दो OpenAI के GPT-5.6 से संबंधित थीं।
AISI के परीक्षणों में सबसे उल्लेखनीय घटना GitHub तक पहुंचने की कोशिश करते समय मिथोस 5 का बचावपूर्ण और भ्रामक व्यवहार था। मॉडल ने दुर्भावनापूर्ण कोड पेश करने की कोशिश की, और इस कोड को मंजूरी दिलाने के लिए, उसने फर्जी खाते बनाए, वास्तविक लोगों होने का नाटक किया और परियोजना के मालिक पर दबाव डाला।
यह कार्रवाई सफल नहीं हुई, क्योंकि एक इंसान ने समस्या का पता लगाया और कोड को अस्वीकार कर दिया, यह सब एक नियंत्रित वातावरण में हुआ। यह बताना महत्वपूर्ण है कि ऐसा व्यवहार किसी विशिष्ट कमांड (प्रॉम्प्ट) के बिना हुआ था; मॉडल ने स्वायत्त रूप से कार्य किया। इसके अतिरिक्त, परीक्षण में उपयोग किया गया संस्करण एंथ्रोपिक द्वारा विपणन किया जाने वाला नहीं था, बल्कि कुछ महत्वपूर्ण सुरक्षा बाधाओं से रहित एक कॉन्फ़िगरेशन था।
इस बात पर जोर दिया जाना चाहिए कि मॉडल के संस्करणों में अंतर के अलावा, मिथोस 5 एंथ्रोपिक के कुछ भागीदारों, जिसमें कुछ सरकारी संस्थाएं शामिल हैं, के लिए एक प्रतिबंधित एआई है। जब कंपनी ने अपना नवीनतम संस्करण जारी किया, जो अभी भी पूर्वावलोकन चरण में था, तो उसने मिथोस को सामान्य सार्वजनिक उपयोग के लिए 'बहुत उन्नत' बताया।
वर्तमान में, आम उपयोगकर्ताओं को फेबल 5 तक पहुंच प्राप्त है, जो साइबर सुरक्षा जोखिमों से जुड़े कार्यों के लिए अधिक सुरक्षा सुविधाओं से लैस है, और कुछ प्रश्नों के लिए एआई के पिछले संस्करण, ओपस 4.8 का उपयोग करता है। इसके लॉन्च के बाद, नए मॉडल को संयुक्त राज्य अमेरिका की सरकार द्वारा ऑफ़लाइन हटा दिया गया था, लेकिन कुछ ही हफ्तों में इसने अपने संचालन फिर से शुरू कर दिया।
AISI की वेबसाइट पर एक लेख में विस्तृत जानकारी के अनुसार, संस्थान ने एआई के साथ साइबर सुरक्षा परीक्षणों, जिन्हें सैंडबॉक्स के रूप में जाना जाता है, के कामकाज को स्पष्ट किया। मॉडलों को विशिष्ट चुनौतियां मिलती हैं, जैसे स्वतंत्र रूप से संरक्षित डेटा का पता लगाना। फिर इन चुनौतियों की तुलना विभिन्न स्तरों की परिष्कारता वाले मॉडलों के बीच की जाती है।
डेटा के संबंध में, AISI ने इंटरनेट तक पहुंच प्राप्त की, एक मानव साइबर अपराधी द्वारा सामना की जाने वाली स्थितियों का अनुकरण किया। उद्देश्य इन मॉडलों की पहुंच की जांच करना है, भले ही डेवलपर्स ने दुरुपयोग के जोखिमों को कम करने के लिए लागू सुरक्षा उपायों के बिना, जो संस्थान को एंथ्रोपिक द्वारा एक अनुमानित भागीदार होने के कारण करने की अनुमति है।
मिथोस 5 से जुड़ी सबसे गंभीर घटना 28 जुलाई को पहचानी गई, जिस समय मानव टीम ने दुर्भावनापूर्ण कोड इंजेक्ट करने के प्रयास में एआई एजेंट को रोकने के लिए तेजी से हस्तक्षेप किया। उस तारीख से परीक्षण निलंबित कर दिए गए, और खुफिया कार्रवाइयों का बाद में विश्लेषण किया गया। GitHub और साइबर हमले के प्रयास में शामिल उपयोगकर्ताओं को उचित रूप से सूचित किया गया था।
